想系统学习机器学习？这份书单请收好！

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机器学习是人工智能领域的重要分支，它致力于让计算机像人类一样思考。作为一门跨学科的理论，机器学习融合了统计学、概率论等多个领域的知识。本文将为大家推荐一系列从入门到进阶的机器学习学习资源，帮助读者系统掌握这一前沿技术。

机器学习基础知识

机器学习是一门跨学科融合的产物，包含了统计学、概率论等学科。要系统学习机器学习，需要具备以下底层能力：

• 数学基础：掌握必要的数学知识，包括线性代数、概率论与数理统计等。
• 编程能力：熟练掌握至少一门编程语言，如Python。
• 英文能力：能够阅读英文文献和资料。

入门书籍推荐

《机器学习》（西瓜书）

周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的入门教材，涵盖了机器学习的很多方面，包括基础知识、经典的机器学习方法以及规则学习和强化学习等进阶知识。对于完全不了解机器学习的初学者来说，建议搭配周志华老师的在线课程一起学习。

《统计学习方法（第2版）》

李航老师的《统计学习方法》是一本纯理论的书籍，全面介绍了统计学习的重要方法。统计学习是机器学习中不可或缺的一部分，这本书在业内口碑极佳。

《机器学习实战》

这本书主要介绍机器学习基础，包括分类算法、监督学习和无监督学习的经典算法，以及一些实用的工具。通过实例切入日常工作任务，没有过多学术化的语言，是一本很好的实战参考书。

进阶学习：深度学习方向

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，在语音和图像识别等方面展现出显著优势。对于想要深入学习的读者，强烈推荐以下资源：

《动手学深度学习》

这是一本面向中文读者的深度学习教科书，豆瓣评分高达9.4分。书籍内容全面，注重实践，配有大量可运行的代码示例，非常适合想要深入学习深度学习的读者。

此外，李沐老师的深度学习课程也是很好的学习资源，建议搭配书籍一起学习。

总结

机器学习是一个不断发展的领域，需要持续学习和实践。希望以上推荐的书籍和资源能够帮助大家系统地掌握机器学习的核心知识，为未来的学习和研究打下坚实的基础。